要提高ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征检测的精确度,可以通过调整cv2.ORB_create()函数中的关键参数来实现。以下是一些建议,可以帮助你提高ORB特征检测的精确度: 增加特征点数量(nfeatures): 参数nfeatures指定了要检测的最大特征点数量。增加这个值可以让算法检测更多的特征点,从而可能提高匹配的准确性。
特征提取与描述 import cv2 # 创建ORB特征检测器 orb = cv2.ORB_create() # 在图像中寻找关键点并计算特征描述符 keypoints, descriptors =...orb.detectAndCompute(image, None) # 绘制关键点 output_image = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None,...特征检测器 orb = cv2.ORB_create() # 在两...
(img1_path, img2_path): # 读取图像 img1 = cv2.imread(img1_path, cv2.IMREAD_COLOR) img2 = cv2.imread(img2_path, cv2.IMREAD_COLOR) assert img1 is not None and img2 is not None, "图片读取失败" # 初始化ORB检测器 orb = cv2.ORB_create() # 第一步: 检测Oriented FAST角点位置 ...
importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 1、读取图像img=cv2.imread('./image/tv.jpg')gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 2、sift关键点检测# 2.1、实例化sift对象sift=cv2.xfeatures2d.SIFT_create()# 2.2、关键点检测:kp关键点信息包括方向,尺度,位置信息,des是关键点的描述kp,des...
EN#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想...
cv2.ORB_create().detectAndCompute(img1,None)——返回的是数据结构为KeyPoint的数据,和矩阵descriptors。 KeyPoint包含6个子项,pt, angle, response, size, octave, class_id: pt:特征点的坐标,是两个浮点型数据。 angle:关键点方向,浮点型。 response:响应强度,匹配得好不好。
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt# 1 读取图像img = cv.imread('./image/tv.jpg')# 2 Fast角点检测# 2.1 创建一个Fast对象,传入阈值,注意:可以处理彩色空间图像fast = cv.FastFeatureDetector_create(threshold=30)# 2.2 检测图像上的关键点kp = fast.detect(img,...
importcv2# 加载图像和创建ORB检测器img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)orb = cv2.ORB_createkp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None)kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None)# 创建暴力匹配器bf = cv2.BFMatc...
1.下载ORB-SLAM3 首先打开终端,输入以下指令安装git: sudo apt install git 再输入以下指令下载ORB-SLAM3,这里我下载的是注释版: git clone https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments.git 下载完成后可以把文件夹名称改成ORB-SLAM3更加简洁。
[level]=cvRound(nDesiredFeaturesPerScale);//累计sumFeatures+=mnFeaturesPerLevel[level];//乘系数nDesiredFeaturesPerScale*=factor;}//由于前面的特征点个数取整,可能会导致剩余一些特征点个数没有被分配,这里将多的特征点分配到最高的图层中mnFeaturesPerLevel[nlevels-1]=std::max(nfeatures-sumFeatures,0...